How I'm using biological data to tell better stories -- and spark social change | Heidi Boisvert

Translator: sann tint Reviewer: Myo Aung

For the past 15 years I've been trying to change your mind.

လွန်ခဲ့တဲ့ ၁၅ နှစ်လုံးလုံး သင်တို့စိတ်ကို ပြောင်းလဲဖို့ ကြိုးစားနေခဲ့တယ်။

In my work I harness pop culture and emerging technology

ကျွန်မရဲ့အလုပ်မှာ ယဉ်ကျေးမှု စံတွေကို ပြောင်းဖို့ ခေတ်ပါ် ယဉ်ကျေးမှုနဲ့

to shift cultural norms.

ပေါ်လာနေတဲ့ နည်းပညာကိုသုံးတယ်။

I've made video games to promote human rights,

လူ့အခွင့်အရေးတွေကို အားပေးဖို့ ဗီဒီယိုဂီမ်းတွေကို ဖန်တီးထားတယ်။

I've made animations to raise awareness about unfair immigration laws

မညီမျှတဲ့ လူဝင်မှုဥပဒေတွေကို အသိရှိမှုတိုး မြှင့်ဖို့ လှုပ်ရှားရုပ်ပုံတွေဖန်တီးကာ

and I've even made location-based augmented reality apps

အိမ်ယာမဲ့မှုဝန်းကျင်မှာ အမြင်တွေ ပြောင်း လဲဖို့ တည်နေရာ အခြေပြုတဲ့ ဆပွားထားတဲ့

to change perceptions around homelessness

သဘာဝကျတဲ့ အက်ပ်တွေကို Pokémon Go မတိုင်မီ

well before Pokémon Go.

အတော်ကြာက ဖန်တီးထားတယ်။

(Laughter)

(ရယ်သံများ)

But then I began to wonder whether a game or an app

ဒါပေမဲ့ ဒီနောက်မှာ ဂိမ်းတစ်ခု(သို့) အက်ပ်တစ်ခုဟာ သဘောထားတွေနဲ့

can really change attitudes and behaviors,

အပြုအမူတွေကို တကယ် ပြောင်းလဲ နိုင်လားလို့ စတွေးမိတယ်။

and if so, can I measure that change?

ပြောင်းနိုင်တယ်ဆို၊ ဒီပြောင်းလဲမှုကို တိုင်းတာနိုင်လား။

What's the science behind that process?

ဒီလုပ်ငန်းစဉ်ရဲ့နောက်ကွယ်က သိပ္ပံပညာက ဘာလဲ။

So I shifted my focus from making media and technology

ဒါနဲ့ ကျွန်မရဲ့ အာရုံစိုက်မှုကို မီဒီယာနဲ့ နည်းပညာဖန်တီးခြင်းကနေ

to measuring their neurobiological effects.

အာရုံကြော ဇီဝဗေဒ သက်ရောက်မှုတွေကို တိုင်းတာတာဆီ ပြောင်းတယ်။

Here's what I discovered.

ဟောဒီမှာ ကျွန်မ ရှာဖွေတွေ့ရှိတာပါ။

The web, mobile devices, virtual and augmented reality

ဝက်ဘ်၊ မိုဘိုင်း ကိရိယာတွေနဲ့ အစစ်နီးနီး၊ ဆပွားထားတဲ့ သဘာဝကျမှုတွေဟာ

were rescripting our nervous systems.

ကျွန်မတို့ရဲ့ နာဗ်ကြော စနစ်တွေကို ပြန်ရေးသားနေတယ်။

And they were literally changing the structure of our brain.

ကျွန်မတို့ရဲ့ ဦးနှောက်ကို တာ်ဆောက်မှုကို တကယ်ကို ပြောင်းနေတယ်။

The very technologies I had been using to positively influence hearts and minds

နှလုံးတွေ၊ စိတ်တွေကို အပြုသဘော ဩဇာသက်ရောက် စေဖို့ကျွန်မ အသုံးပြုနေခဲ့တဲ့ နည်းပညာတွေဟာ

were actually eroding functions in the brain necessary for empathy

တကယ်ကျတော့ မျှဝေခံစားမှုနဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက် ချမှုအတွက် လိုအပ်တဲ့ ဦးနှောက်ထဲက

and decision-making.

လုပ်ဆောင်မှုတွေကို တိုက်စားနေခဲ့တာပါ။

In fact, our dependence upon the web and mobile devices

တကယ်က ဝက်ဘ်နဲ့ မိုဘိုင်း ကိရိယာတွေအပေါ် ကျွန်မတို့ရဲ့ မှီခိုမှုက

might be taking over our cognitive and affective faculties,

ကျွန်မတို့ရဲ့ သိမြင်၊ လှုပ်ရှားတတ်တဲ့ စွမ်းရည်တွေကို လွှမ်းမိုးနေလောက်တယ်။

rendering us socially and emotionally incompetent,

ကျွန်မတို့ကို လူမှုရေးနဲ့ ခံစားမှုပိုင်းအရ ညံ့ဖျင်းအောင်လုပ်ပြီး

and I felt complicit in this dehumanization.

ဒီလူ့ဂုဏ်သိက္ခာကင်းမဲ့မှုမှာ ကြံရာပါလို့ ခံစားမိတယ်။

I realized that before I could continue making media about social issues,

ဒါကို သိခဲ့တာက လူမှုရေး ပြဿနာတွေအကြောင်း မီဒီယာတွေ ဆက်လက် မဖန်တီးနိုင်ခင်ကပါ။

I needed to reverse engineer the harmful effects of technology.

နည်းပညာရဲ့ ဘေးဖြစ်စေတဲ့ သက်ရောက်မှုတွေကို ပြောင်းပြန် စီမံဖို့ လိုအပ်ခဲ့တယ်။

To tackle this I asked myself,

ဒါကို ကိုင်တွယ်ဖို့ ကိုယ့်ကိုယ်ကိုယ် မေးခဲ့တာက

"How can I translate the mechanisms of empathy,

မျှဝေခံစားမှုယန္တရားတွေ သိမြင်၊ လှုပ်ရှား တွန်းအားပေးတဲ့ ရှုထောင့်တွေ

the cognitive, affective and motivational aspects,

လုပ်ဆောင်ဖို့ ကျွန်မတို့ကို လှုပ်ရှားစေတဲ့ ဇာတ်ကြောင်းပြော ပါဝင်တဲ့အရာတွေကို

into an engine that simulates the narrative ingredients

နှိုးဆွပေးတဲ့ စက်တစ်ခုဖြစ် ငါ ဘယ်လို

that move us to act?"

အကောင်အတည်ဖော်နိုင်လဲ။"

To answer this, I had to build a machine.

ဒါကို ဖြေဆိုဖို့ စက်တစ်ခု တည်ဆောက်ဖို့ လိုခဲ့တော့တာပေါ့။

(Laughter)

(ရယ်သံများ)

I've been developing an open-source biometric lab,

အခမဲ့ ဇီဝအချက်အလက် အသုံးပြုမှု လက်တွေ့ခန်းတစ်ခု ဆောက်နတယ်၊

an AI system which I call the Limbic Lab.

Limbic Lab လို့ ခေါ်တဲ့ AI စနစ်တစ်ခုပါ။

The lab not only captures

ဒီလက်တွေ့ခန်းက မီဒီယာတွေနဲ့

the brain and body's unconscious response to media and technology

နည်းပညာကို ဦးနှောက်နဲ့ ခန္ဓာကိုယ်ရဲ့ သတိမမူမိတဲ့ တုံ့ပြန်မှုကို ရိုက်ယူတာတင်မက

but also uses machine learning to adapt content

ဒီဇီဝ တုံ့ပြန်မှုတွေကို အခြေခံတဲ့ အကြောင်းအရာကိုပြပြင်ဖို့

based on these biological responses.

စက်သင်ကြားမှုကိုပါ အသုံးပြုတယ်။

My goal is to find out what combination of narrative ingredients

ကျွန်မရဲ့ ပန်းတိုင်က လူမှု တရားမျှတမှု၊ ယဉ်ကျေးမှုနဲ့

are the most appealing and galvanizing

ပညာရေးဆိုင်ရာ အဖွဲအစည်းတွေ ဖြစ်မြောက်ဖို့၊

to specific target audiences

ပိုထိရောက်တဲ့ မီဒီယာတွေ ဖန်တီးဖို့

to enable social justice, cultural and educational organizations

ဘယ် ဇာတ်ကြောင်းပြ ပါဝင်တဲ့ အရာတွေရဲ့ ပေါင်းစပ်မှုက သီးခြား ပစ်မှတ် ပရိသတ်တွေကို

to create more effective media.

အဆွဲဆောင်ဆုံးနဲ့ လှုံဆော်မှုအပေးဆုံးဆိုတာ ရှာဖွေဖို့ပါ။

The Limbic Lab consists of two components:

Limbic Lab မှာ အစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုပါဝင်တယ်။

a narrative engine and a media machine.

ဇာတ်ကြောင်းပြ အင်ဂျင်နဲ့ မီဒီယာ စက်ပါ။

While a subject is viewing or interacting with media content,

စမ်းသပ်ခံသူတစ်ဦးက မီဒီယာ အကြောင်းအရာကို ကြည့်နေ(သို့) တုံ့ပြန်ဆက်သွယ်နေစဉ်

the narrative engine takes in and syncs real-time data from brain waves,

ဇာတ်ကြောင်းပြော အင်ဂျင်က ဝင်ကြည့်ပြီး ဦးနှောက်လှိုင်းတွေ၊ နှလုံးခုန်နှုန်းလို

biophysical data like heart rate, blood flow, body temperature

ဇီဝရုပ်ပိုင်း ဒေတာ၊ သွေးစီးဆင်းမှု၊ ကိုယ်အပူချိန်၊ ကြွက်သား ကျုံ့ခြင်းမှ

and muscle contraction,

အချိန်ကိုက် ဒေတာကို ချိန်ပေးတယ်။

as well as eye-tracking and facial expressions.

မျက်လုံးလှုပ်ရှားမှုနဲ့ မျက်နှာ အမူအယာတွေ အပါအဝင်ပါ။

Data is captured at key places where critical plot points,

အရေးပါတဲ့ ဇာတ်ကွက် အမှတ်တွေရှိရာ အဓိက နေရာတွေမှာ ဒေတာကို ဖမ်းယူတယ်၊

character interaction or unusual camera angles occur.

ဇာတ်ကောင် တုံ့ပြန်မှု(သို့) ထူးခြားတဲ့ ကင်မရာ ရှုထောင့်တွေ ဖြစ်ပေါ်တယ်။

Like the final scene in "Game of Thrones, Red Wedding,"

"Game of Thrones Red Wedding" ထဲက နောက်ဆုံး အခန်းလို

when shockingly,

အလန့်တကြားနဲ့

everybody dies.

လူတိုင်း သေသွားတဲ့အခါပါ။

(Laughter)

(ရယ်သံများ)

Survey data on that person's political beliefs,

စိတ်အမျိုးအစားခွဲခြားမှုနဲ့ လူဦးရေ စိစစ်မှု အချက်အလက်တွေနဲ့အတူ

along with their psychographic and demographic data,

ဒီလူရဲ့ နိုင်ငံရေး ယုံကြည်မှုတွေအပေါ် လေ့လာမှု အချက်အလက်တွေကို

are integrated into the system

တစ်ဦးချင်းစီရဲ့ ပိုနက်နဲတဲ့

to gain a deeper understanding of the individual.

သိနားလည်မှုတစ်ခု ရရှိဖို့ စနစ်ထဲမှာ ပေါင်းစပ်ထားတယ်။

Let me give you an example.

နမူနာတစ်ခု ပေးပါရစေ။

Matching people's TV preferences with their views on social justice issues

လူမှုတရားမျှတမှု ပြဿနာတွေအပေါ် အမြင်တွေနဲ့ အတူ အကြိုက်ဆုံးရုပ်သံတွေကို တွဲကြည့်တာက

reveals that Americans who rank immigration among their top three concerns

ထိပ်တန်းစိုးရိမ်မှု သုံးခုအနက် လူဝင်မှုကို သတ်မှတ်တဲ့ အမေရိကန်တွေဟာ

are more likely to be fans of "The Walking Dead,"

"The Walking Dead" ရဲ့ ပရိသတ်တွေဖြစ်ဖို့ ပိုများပြီး

and they often watch for the adrenaline boost,

တိုင်းတာလို့ရတဲ့ အဒရီနလင် တိုးမြှင့်မှုအတွက်

which is measurable.

မကြာခဏ ကြည့်တယ်လို့ပြသတယ်။

A person's biological signature and their survey response

လူတစ်ဦးရဲ့ ဇီဝဆိုင်ရာ ကိုယ်ပိုင် လက္ခဏာနဲ့ သူ့တို့ စစ်တမ်း တုံ့ပြန်မှုကို

combines into a database to create their unique media imprint.

သူတို့ရဲ့ ထူးခြားတဲ့ မီဒီယာ အမှတ်အသား ဖန်တီးဖို့ ဒေတာဘေ့စ်အဖြစ် ပေါင်းစပ်တယ်။

Then our predictive model finds patterns between media imprints

ဒီနောက် နိမိတ်ပြတဲ့ ပုံစံငယ်က မီဒီယာ အမှတ်အသားနှစ်ခုကြားက ပုံစံတွေကို ရှာပြီး

and tells me which narrative ingredients

ဘယ်ဇာတ်ကြောင်းပြ ပါဝင်တဲ့ အရာတွေက

are more likely to lead to engagement in altruistic behavior

သောကနဲ့ စိတ်မပါမှုထက် ကိုယ်ကျိုးမငဲ့တဲ့ အပြအမူမှာ ပတ်သက်ဖို့

rather than distress and apathy.

ပိုဖြစ်နိုင်ခြေရှိတာ ကျွန်မကို ပြောပြတယ်။

The more imprints added to the database

ဖြစ်စဉ်ပြ ရုပ်သံကနေ ဂိမ်းတွေအထိ

across mediums from episodic television to games,

ကြားခံ အသီးသီးမှာရှိတဲ့ ဒေတာဘေ့စ်ကို အမှတ်အသားတွေ ပိုထည့်လေလေ၊

the better the predictive models become.

ပိုကောင်းတဲ့ နိမိတ်ပြ ပုံစံငယ်တွေ ဖြစ်လာလေပါ။

In short, I am mapping the first media genome.

အတိုချုပ်ရရင် ကျွန်မဟာ ပထမဆုံး မီဒီယာ ဗီဇအစုကို ပုံထုတ်နေတာပါ။

(Applause and cheers)

(လက်ခုပ်သံနှင့် ဩဘာသံများ)

Whereas the human genome identifies all genes involved

လူသား ဇီဝမျိုးစုကတော့ အစဉ်လိုက်ရှိနေတဲ့ လူသား DNA ထဲကဗီဇ ပါဝင်တာ

in sequencing human DNA,

အားလုံးကို ဖော်ထုတ်ပေမဲ့

the growing database of media imprints will eventually allow me

မီဒီယာ အမှတ်အသားတွေရဲ့ တိုးလာနေတဲ့ ဒေတာဘေ့စ်က ကျွန်မကို နောက်ဆုံး

to determine the media DNA for a specific person.

သီးခြား လူတစ်ယောက်အတွက် မီဒီယာ DNA ကို ဆုံးဖြတ်ခွင့် ပေးလိမ့်မယ်။

Already the Limbic Lab's narrative engine

ရှိပြီးသား Limbic Lab ရဲ့ ဇာတ်ကြောင်းပြော အင်ဂျင်က

helps content creators refine their storytelling,

အကြောင်းအရာ ဖန်တီးသူတွေ ပုံပြောခြင်းကို ကူညီမွမ်းမံတယ်။

so that it resonates with their target audiences on an individual level.

တစ်ဦးချင်း အဆင့်တစ်ဆင့်မှာ ဦးတည်တဲ့ ပရိသတ်တွေနဲ့ ပဲ့တင်ထပ်အောင်ပါ။

The Limbic Lab's other component,

Limbic Lab ရဲ့ အခြား အစိတ်အပိုင်း၊

the media machine,

မီဒီယာ စက်က

will assess how media elicits an emotional and physiological response,

မီဒီယာက ခဲစားမှုနဲ့ ဇီဝကမ္မ တုံ့ပြန်မှု တစ်ခုကို အစ်ထုတ်ပုံကို အကဲဖြတ်ပြီး

then pulls scenes from a content library

တစ်ဦးချင်း သီးသန့် မီဒီယာ DNA ကို ပစ်မှတ်ထားတဲ့

targeted to person-specific media DNA.

အကြောင်းအရာ စာကြည့်တိုက်ကနေ မြင်ကွင်းတွေကို ဆွဲထုတ်မယ်။

Applying artificial intelligence to biometric data

ဉာဏ်ရည်တုကို ဇီဝအချက်အလက် လုပ်ဆောင်မှု ဒေတာမှာ အသုံးချခြင်းက

creates a truly personalized experience.

စစ်မှန်တဲ့ ကိုယ်ပိုင်ပြုထားတဲ့ အတွေ့အကြုံ ဖန်တီးပေးတယ်။

One that adapts content based on real-time unconscious responses.

အချိန်နဲ့တစ်ပြေးညီ မသိစိတ်တုံ့ပြန်မှုကို အခြေခံတဲ့ အကြောင်းအရာကို ပြုပြင်တာတစ်ခုပါ။

Imagine if nonprofits and media makers were able to measure how audiences feel

အကျိုးမဖက်အဖွဲ့တွေနဲ့ ဒီယာ ဖန်တီးသူတွေဟာ ပရိသတ်တွေ တွေ့ကြုံတဲ့အတိုင်း ခံစားရပုံကို

as they experience it

တိုင်းတာနိုင်တယ်လို့ စိတကူးကြည့်ပြီး

and alter content on the fly.

လွှင့်တဲ့ အကြောင်းအရာကို ပြောင်းလိုက်ပါ။

I believe this is the future of media.

ဒါဟာ မီဒီယာတွေရဲ့ အနာဂတ်လို့ ကျွန်မ ယုံကြည်တယ်။

To date, most media and social-change strategies

သက်တမ်းမှတ်ရင် မီဒီယာနဲ့ လူမှုအပြောင်းအလဲဗျူဟာ အများစုက

have attempted to appeal to mass audiences,

လူထု ပရိသတ်တွေကို ဆွဲဆောင်ဖို့ ကြိုပမ်းခဲ့ကြပေမဲ့

but the future is media customized for each person.

အနာဂတ်ကတော့ မီဒီယာတွေကို တစ်ဦးချင်းအတွက် စိတ်ကြိုက်လုပ်ပေးထားတာပါ။

As real-time measurement of media consumption

မီဒီယာ စားသုံးမှုအချိန်နဲ့ စက်သုံး မီဒီယာ ထုတ်လုပ်မှုရဲ့

and automated media production becomes the norm,

တစ်ပြေးညီ တိုင်းတာမှုက စံဖြစ်လာတာကြောင့်

we will soon be consuming media tailored directly to our cravings

စိတ်အမျိုးအစားခွဲခြားမှု၊ ဇီဝအချက်အလက် အသုံးပြုမှုနဲ့ AI အရောတစ်ခုကို သုံးရင်း

using a blend of psychographics, biometrics and AI.

ကိုယ့်မက်မောမှုတွေအတွက် တိုက်ရိုက် ခွင်ကျ စီမံထားတဲ့မီဒီယာကို မကြာခင်သုံးစွဲနေမှာပါ။

It's like personalized medicine based on our DNA.

ဒါက DNAကို အခြေခံထားတဲ့ ကိုယ်ပိုင် အမှတ်သညာပြုထားတဲ့ ဆေးဝါးလိုပါ။

I call it "biomedia."

ဒါကို "biomedia" ကျွန်မ ခေါ်တယ်။

I am currently testing the Limbic Lab in a pilot study

လောလောဆယ် ရှေ့ပြေး လေ့လာမှုတစ်ခုမှာ Limbic Lab ကို Norman Lear Center

with the Norman Lear Center,

နဲ့အတူ စမ်းသပ်နေတယ်။

which looks at the top 50 episodic television shows.

၎င်းက ထပ်တန်း ဖြစ်စဉ် ၅၀ ရှိတဲ့ ရုပ်သံ ပြပွဲတွေကို ကြည့်ပါတယ်။

But I am grappling with an ethical dilemma.

ဒါပေမဲ့ ကျွန်မ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အကျပ်ရိုက်မှုနဲ့ နပန်းလုံးနေတယ်။

If I design a tool that can be turned into a weapon,

လက်နက်အဖြစ် ပြောင်းသွားနိုင်တဲ့ ကိရိယာတစ်ခုကို ကျွန်မ ပုံစံထုတ်ရင်

should I build it?

ဒါကို ကျွန်မ ဆောင်သင့်လား။

By open-sourcing the lab to encourage access and inclusivity,

ဝင်ခွင့်ရှိမှုနဲ့ ပါဝင်မှုကို အားပေးဖို့ လက်တွေ့ခန်းကို အခမဲ့ ပေးသုံးရင်း

I also run the risk of enabling powerful governments

သတင်းတုတွေ၊ စျေးကွက်ဖော်တာ (သို့) အလုံးအရင်း ဆွဲဆောင်မှုတွေအတွက်

and profit-driven companies to appropriate the platform

ပလက်ဖောင်း ကို အပိုင်စီးဖို့ သြဇာရှိတဲ့ အစိုးရတွေနဲ့

for fake news, marketing or other forms of mass persuasion.

အမြတ်အစွန်းစေ့ဆော်တဲ့ ကုမ္ပဏီတွေကို ထောက်ကူရေးမှာလည်း စွန့်စားပါတယ်။

For me, therefore, it is critical to make my research

ဒါကြောင့် ကျွန်မအတွက်တော့ ကျွန်မရဲ့ သုတေသနကို သာမန် ပရိသတ်တွေအတွက်

as transparent to lay audiences as GMO labels.

GMO တံဆိပ်တွေလို့ ပွင့်လင်းမြင်သာအောင် ဖန်တီးဖို့က အရေးကြီးပါတယ်။

However, this is not enough.

သို့ပေမည့် ဒါက မလုံလောက်ပါဘူး။

As creative technologists,

ဖန်တီးတတ်တဲ့ နည်းပညာရှင်တွေအနေနဲ့

we have a responsibility

လက်ရှိ နည်းပညာဟာ ကျွန်မတို့ရဲ့ ယဉ်ကျေးမှု

not only to reflect upon how present technology shapes our cultural values

တန်ဖိုးတွေနဲ့ လူမှုရေး အပြုအမူကို ပုံဖော်ပုံကို ဆင်ခြင်ဖို့သာမက

and social behavior,

အနာဂတ် နည်းပညာရဲ့ လမ်းကြောင်းကိုပါ

but also to actively challenge the trajectory of future technology.

တက်ကြွစွာ စိန်ခေါ်ဖို့ ကျွန်မတို့မှာ တာဝန်တစ်ရပ်ရှိပါတယ်။

It is my hope that we make an ethical commitment

ဘေးဖြစ်စေတဲ့ လက်နက်တွေကနေ ဇာတ်ကြောင်းပြောတဲ့ ဆေးအဖြစ်

to harvesting the body's intelligence

မီဒီယာနဲ့ နည်းပညာကို ပြောင်းလဲပေးတဲ့

for the creation of authentic and just stories

စစ်မှန်ပြီး တရားမျှတတဲ့ ဇာတ်လမ်းတွေ ဖန်တီးမှုအတွက်

that transform media and technology

ခန္ဓာကိုယ်ရဲ့ အသိဉာဏ်ကို ဆွတ်ခူးခြင်းမှာ

from harmful weapons into narrative medicine.

ကျွန်မတို့ ကျင့်ဝတ်ညီတဲ့ နှစ်မြှုပ်မှု လုပ်တာက ကျွန်မရဲ့ မျှော်လင့်ချက်ပါ။

Thank you.

ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။

(Applause and cheers)

(လက်ခုပ်သံနှင့် သြဘာသံများ)